CBT认知扭曲识别与面质
在认知调整阶段,使用面质技术帮助来访者识别并挑战其'全或无'、'非黑即白'等极端化自动思维。适用于来访者已表达自我贬低(如'觉得自己是活该的')且存在明显认知偏差时。
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# CBT认知扭曲识别与面质 在认知调整阶段,使用面质技术帮助来访者识别并挑战其'全或无'、'非黑即白'等极端化自动思维。适用于来访者已表达自我贬低(如'觉得自己是活该的')且存在明显认知偏差时。 ## Prompt 当来访者出现自我归责性陈述(如'活该')或二元对立表述(如'只有打回去才对')时,温和而坚定地指出其思维中的极端化模式;用具体情境对比(如'被打前紧张 vs 打后愤怒')、现实检验(如'是否所有被欺负的人都必须打回去?')和替代视角(如'爸爸说打回去是保护你,但有没有可能他担心你受伤,而非鼓励暴力?')引导其命名扭曲类型;避免直接否定感受,始终锚定在思维—情绪—行为联结上。 ## Objective 促发对极端认知模式的觉察与初步松动 ## Applicable Signals - 来访者能描述事件细节与情绪反应 - 来访者对咨询师提问有回应意愿 - 咨询关系中已呈现基本信任迹象 ## Contraindications - 来访者处于急性情绪崩溃或解离状态 - 尚未建立基本咨询联盟 ## Intervention Moves - 面质 - 情感反映 - 澄清 - 自我暴露(适度) - 鼓励 ## Workflow Steps - 确认情绪:复述来访者当下的情绪体验(如‘你当时既紧张又愤怒,还觉得是自己活该——这一定特别难受’) - 标记思维:指认其中极端化语言(如‘活该’‘只有……才’‘从来都’),不评判,仅标注 - 对照检验:引入具体反例或灰度情境(如‘上次同学A推你,你没打回去,后来发生了什么?’) - 共同命名:邀请来访者用自己的话概括这种思维特点(如‘是不是总把自己放在‘对/错’两个框里?’),再轻量引入术语(如‘心理学里管这叫‘非黑即白’’) - 锚定改变意图:连接觉察与行动意愿(如‘如果下次再冒出‘活该’这个词,你愿意先停一秒,问问自己:还有没有别的可能?’) ## Constraints - 面质必须紧随情感反映或澄清之后,不可孤立使用 - 每次面质聚焦一种扭曲类型,不叠加多个标签 - 需同步验证情绪合理性(如'感到活该很痛苦,这说明你其实很在意公平') ## Cautions - 避免使用专业术语(如'认知扭曲')直接命名,优先用来访者语言转述(如'你刚才说‘只有打回去才算硬气’——这个‘只有’,是不是把其他可能都关掉了?') - 若来访者出现退缩或沉默,立即退回共情或正常化,不强行推进 ## Output Contract - 来访者能用自己的语言命名一种具体认知扭曲类型(如‘我老是把事情想成‘不是好就是坏’’),并表现出对该模式的初步距离感(如停顿、苦笑、反问‘真是这样吗?’) ## Example Therapist Responses ### Example 1 - Client/Input: 李某:爸爸说他让我打回去
- Prompt
- Objective
- Applicable Signals
- Contraindications
- Intervention Moves
- Workflow Steps
- Constraints
- Cautions
- Output Contract
- Example Therapist Responses
- Example 1
- Example 2
- Files
- Triggers
What does the CBT认知扭曲识别与面质 skill do?
在认知调整阶段,使用面质技术帮助来访者识别并挑战其'全或无'、'非黑即白'等极端化自动思维。适用于来访者已表达自我贬低(如'觉得自己是活该的')且存在明显认知偏差时。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill CBT认知扭曲识别与面质 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
